このコースについて
146,898 最近の表示

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約17時間で修了

推奨:9 hours/week...

英語

字幕:英語, 韓国語

学習内容

  • Check

    Apply basic natural language processing methods

  • Check

    Describe the nltk framework for manipulating text

  • Check

    Understand how text is handled in Python

  • Check

    Write code that groups documents by topic

習得するスキル

Natural Language Toolkit (NLTK)Text MiningPython ProgrammingNatural Language Processing

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約17時間で修了

推奨:9 hours/week...

英語

字幕:英語, 韓国語

シラバス - 本コースの学習内容

1
8時間で修了

Module 1: Working with Text in Python

5件のビデオ (合計56分), 4 readings, 3 quizzes
5件のビデオ
Handling Text in Python18 分
Regular Expressions16 分
Demonstration: Regex with Pandas and Named Groups5 分
Internationalization and Issues with Non-ASCII Characters12 分
4件の学習用教材
Course Syllabus10 分
Help us learn more about you!10 分
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10 分
Resources: Common issues with free text10 分
2の練習問題
Practice Quiz8 分
Module 1 Quiz12 分
2
6時間で修了

Module 2: Basic Natural Language Processing

3件のビデオ (合計36分), 3 quizzes
3件のビデオ
Basic NLP tasks with NLTK16 分
Advanced NLP tasks with NLTK16 分
2の練習問題
Practice Quiz4 分
Module 2 Quiz10 分
3
7時間で修了

Module 3: Classification of Text

7件のビデオ (合計94分), 2 quizzes
7件のビデオ
Identifying Features from Text8 分
Naive Bayes Classifiers19 分
Naive Bayes Variations4 分
Support Vector Machines24 分
Learning Text Classifiers in Python15 分
Demonstration: Case Study - Sentiment Analysis9 分
1の練習問題
Module 3 Quiz14 分
4
6時間で修了

Module 4: Topic Modeling

4件のビデオ (合計58分), 2 readings, 3 quizzes
4件のビデオ
Topic Modeling8 分
Generative Models and LDA13 分
Information Extraction18 分
2件の学習用教材
Additional Resources & Readings10 分
Post-Course Survey10 分
2の練習問題
Practice Quiz4 分
Module 4 Quiz10 分
4.2
403件のレビューChevron Right

33%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

35%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

Applied Text Mining in Python からの人気レビュー

by CCAug 27th 2017

Quite challenging but also quite a sense of accomplishment when you finish the course. I learned a lot and think this was the course I preferred of the entire specialization. I highly recommend it!

by GKMay 4th 2019

Lectures are very good with a perfect explanation. More than lectures I liked the assignment questions. They are worth doing. You will get to know the basic foundation of text mining. :-)

講師

Avatar

V. G. Vinod Vydiswaran

Assistant Professor
School of Information

ミシガン大学(University of Michigan)について

The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future....

Python 応用データサイエンス専門講座について

The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
Python 応用データサイエンス

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。